Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Sano, Edson Eyji | - |
dc.contributor.author | Silva, Cláudia Arantes | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-27T21:55:29Z | - |
dc.date.available | 2022-07-27T21:55:29Z | - |
dc.date.issued | 2022-07-27 | - |
dc.date.submitted | 2021-11-26 | - |
dc.identifier.citation | SILVA, Cláudia Arantes. Application of orbital sensors to detect deforestation in the Amazon rainforest. 2021. 75 f., il. Tese (Doutorado em Geociências Aplicadas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unb.br/handle/10482/44336 | - |
dc.description | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2021. | pt_BR |
dc.description.abstract | O avanço do agronegócio em terras amazônicas tem sido caracterizado por um ciclo
preocupante de desmatamento, queimadas, exploração da terra e abertura de novas vias
de escoamento que se retroalimenta. Em grande medida, essa exploração se dá de forma
desordenada e em níveis superiores ao que preconiza a lei. Após 2012, com a aprovação
do novo Código Florestal Brasileiro, verificou-se uma reversão na tendência de queda
dos indices de desmatamento. A perda de floresta e a emissão dos gases de efeito estufa
(GEE) voltaram a ser motivo de grande preocupação mundial. Em 2015, no Acordo de
Paris, o Brasil se comprometeu em reduzir emissões de GEE. Considerando que uma
parte significativa dessas emissões tem origem em queimadas na floresta, o
monitoramento da mesma se torna especialmente importante. Parte considerável da
ocupação da floresta ocorre dentro do arco do desmatamento, região em forma de arco
que está localizada no extremo sul da Amazônia Brasileira. Historicamente, o
acompanhamento desses efeitos antropogênicos tem sido realizado por imagens ópticas
de sensores orbitais. No período de chuvas, que se estende de novembro a abril, o
imageamento óptico da floresta Amazônica fica prejudicado por causa da cobertura
persistente de nuvens, o que pode ser contornado por meio de uso de dados de radar de
abertura sintética (SAR). Este trabalho teve por objetivo principal apresentar uma
técnica de detecção do desmatamento em tempo quase real com a utilização de imagens
de radar de acesso livre. Para alcançar esse objetivo, foram publicados três artigos com
diferentes abordagens de detecção de efeitos antropogênicos. As áreas de estudo nos
artigos se situam no município de Novo Progresso, região conhecida pelas elevadas
taxas de ocupação humana dentro do arco do desmatamento, a sudoeste do estado do
Pará. O objetivo do primeiro estudo foi analisar como as imagens de radar, ópticas e
termais identificam os desmatamentos por corte raso na floresta Amazônica. O estudo
correspondeu a uma área de 40 km x 40 km. Foram utilizadas imagens de radar em bandas X (satélite COSMO-SkyMed) e C (satélite Sentinel-1A), e índices de vegetação
por diferença normalizada (NDVI), índices de umidade por diferença normalizada
(NDMI) e temperaturas da superfície terrestre (LST) derivadas do satélite Landsat 8. A
análise qualitativa revelou informações importantes sobre os limites das áreas e o
período de ocorrência dos desmatamentos com boa precisão relativa. Os índices
calculados agregaram informações sobre atividades fotossintéticas e níveis de biomassa.
A pesquisa mostrou o potencial do uso de índices ópticos e termais e, principalmente, de
imagens de radar para identificação dos desmatamentos por corte raso em ambiente de
floresta úmida. O segundo artigo foi conduzido para melhor compreender a dinâmica do
desmatamento na região, incluindo a fase de queimadas e emissões intrínsecas de gases
de efeito estufa. Este estudo foi realizado sobre uma área de 36.800 km2. Foi
identificada uma forte correlação entre ocorrência de incêndios na área recém
desmatada seguindo as práticas locais de corte e queima. O terceiro artigo teve como
objetivo desenvolver uma metodologia para identificação do desmatamento logo após a
sua ocorrência. Esse estudo fez parte de doutorado sanduíche desenvolvido em Roma,
Itália, na Universidade Tor Vergata. As imagens de radar na banda C foram processadas
para servir de dado primário no desenvolvimento de redes neurais do tipo MultiLayer
Perceptron (MLP) para identificar desmatamentos por corte raso em tempo quase real.
A metodologia desenvolvida identificou áreas de desmatamento de 2 ha ou maiores com
alta precisão e de forma automática. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). | pt_BR |
dc.language.iso | Inglês | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Application of orbital sensors to detect deforestation in the Amazon rainforest | pt_BR |
dc.title.alternative | Aplicação de dados orbais multisensores para identificação do desmatamento na floresta Amazônica | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.subject.keyword | Floresta Amazônica | pt_BR |
dc.subject.keyword | Radar | pt_BR |
dc.subject.keyword | Gases - efeito estufa | pt_BR |
dc.subject.keyword | Redes neurais | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | The advance of agribusiness in the Amazonian lands has been characterized by a
worrying cycle of deforestation, fire, land exploitation, and the opening of new lands.
To a large extent, this exploitation takes place in a disorderly manner and at levels much
higher than what is allowed by the National Forest Conservation law. After 2012,
following the approval of the new Brazilian Forest Code, there was a reversing in the
decay of deforestation levels. Since then, the loss of the forest itself and the emission of
greenhouse gases (GHG) have been of great concern worldwide. In 2015, during the
Paris Agreement, Brazil committed to reduce its GHG emissions, in which deforestation
has a great contribution. A great deal of forest claiming due to human occupation occurs
within the arc of deforestation, a region that stretches along the extreme south of the
Brazilian Amazon. Historically, the monitoring of these anthropogenic effects has been
carried out by optical satellite images. During the rainy season, which extends from
November to April, optical imaging of the Amazon forest is impaired because of
persistent cloud cover, which can be circumvented through the use of synthetic aperture
radar (SAR) data. This work aimed to present a technique for detecting near real-time
deforestation using open access radar images. This thesis comprises three published
articles which describe different approaches to detect anthropogenic effects. The study
area is located in the municipality of Novo Progresso, a region known for its high rates
of human occupation within the arc of deforestation, in the southwest of the Pará State.
The objective of the first study was to analyse how radar, optical, and thermal images
identify clear-cut deforestation in the Brazilian Amazon. The study focused on an area
of 40 km x 40 km. X-band (COSMO-SkyMed satellite) and C-band (Sentinel-1A
satellite) SAR data and Landsat-based normalized difference vegetation index (NDVI),
normalized difference moisture index (NDMI), and the land surface temperatures (LST)
were used. Qualitative analysis revealed important information about the boundaries of the areas and the period of occurrence of deforestation with reasonable accuracy. The
calculated indices aggregated information about photosynthetic activities and biomass
levels. The research showed the potential of using optical and thermal indices and
mainly radar images to identify clear-cut deforestation in a tropical forest environment.
The second article allowed to better understand the dynamics of deforestation in the
region, including the burning phase and intrinsic greenhouse gases emission. This study
was carried out over an area of 36,800 km2. A strong correlation was identified between
the occurrences of fire after recent deforestation following local slash-and-burn
practices. The third article aimed to present a methodology for identifying deforestation
soon after its occurrence. This study was part of a sandwich doctorate developed in
Rome, Italy, at the Tor Vergata University. Sentinel-1 C-band radar images were
processed and a neural network methodology (MultiLayer Perceptron) was applied to
identify clear-cut deforestation in near real-time. The proposed methodology identified,
automatically, deforestation areas larger than 2 ha with good accuracy. | pt_BR |
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